AI Agent

2025-01-15

2024년 IT 업계의 주요 트렌드로는 단연 ChatGPT를 비롯한 생성형 AI를 꼽을 수 있습니다. 한 해 동안 놀라운 기술 진보를 보였고, 일상생활에서부터 업무 영역까지 사회 전반으로 수요가 확대됐습니다. 이제는 AI가 기업의 생산성을 혁신적으로 변화시킬 수 있을지에 이목이 쏠립니다. 업계는 ‘AI 에이전트’가 이를 실현시킬 것이라고 내다보며 2025년 주목해야 할 첫 번째 기술로 꼽고 있습니다.


"내년 AI 에이전트 보급 원년 될 것…1000건 이상 예약 대기 중"  [한국경제]

빅테크가 주목한 새해 트렌드는 ‘AI 에이전트’⋯ 불붙는 시장 선점 경쟁 [브릿지경제]


첫 번째 링크인 한국경제 기사에 따르면 시장조사업체 가트너는 ‘가트너 2025년 10대 전략 기술 동향’ 보고서를 통해 내년 10대 기술 중 하나로 AI 에이전트를 선정했습니다. AI 에이전트가 인간의 업무 부담을 줄이고 기존 애플리케이션의 기능을 강화하는 방향으로 발전할 것이라고 설명합니다.

브릿지경제 기사에는 AI 에이전트를 언급한 다수의 글로벌 빅테크 기업이 나옵니다. 마이크로소프트, 구글은 2025년 핵심 트렌드로 AI 에이전트를 지목했으며, 시장조사업체 리서치앤드마켓은 AI 에이전트 시장의 연평균 성장률이 45%에 달할 것으로 분석했다고 합니다.


[IT백과] 생성형AI의 진화 ‘AI 에이전트’, 기존 AI 비서와 뭐가 다를까? [디지털데일리]

 

다시 돌아가서, 모두가 주목하고 있는 AI 에이전트의 개념을 살펴보겠습니다. 위 기사는 AI 에이전트의 의미를 짚고 이미 우리에게 익숙해진 생성형 AI와의 차이를 설명합니다.

AI 에이전트는 사용자의 목표를 달성하기 위해 AI가 스스로 계획을 수립하고 문제를 해결하는 소프트웨어입니다. 생성형 AI가 사용자의 질문에 답을 내놓는 수준에 그쳤다면 AI 에이전트는 주어진 문제를 해결하고자 자율적으로 행동할 수 있는 도구입니다. 인간의 개입을 최소화할 수 있으니 효율면에서 훨씬 우위에 있는 것이죠.

아래 아이티데일리 기사에서는 주로 해외에서 자주 이야기하는 Agentic AI와 Agent AI에 대한 설명도 나옵니다.

'에이전틱 AI는 스스로 계획을 세우고 행동으로 옮길 수 있는 시스템, AI 에이전트는 그러한 성격을 띠는 개별 소프트웨어로 이해할 수 있다. AI 에이전트에는 AI 모델뿐 아니라 다른 소프트웨어 구성 요소가 포함돼 실제 업무 수행으로 연결되는 역할까지 구현하는 것이다'

[시장동향] 급부상하는 ‘AI 에이전트’…“대화 넘어 행동으로” [아이티데일리]

 

시장 선점을 위한 글로벌 빅테크 기업들의 움직임이 눈에 띕니다. 위 아이티데일리의 기사를 보면 마이크로소프트는 ‘365 코파일럿’을 중심으로 AI 에이전트 제품군을 확대하고 있으며, 오픈AI 역시 1월 출시를 목표로 AI 에이전트를 개발 중입니다. 구글은 AI 에이전트의 핵심 기술인 추론, 긴 맥락 이해, 복잡한 명령 수행 등이 가능한 에이전트형 모델 ‘제미나이 2.0 플래시’를 내놨습니다.

국내 기업 역시 발 빠르게 대응하고 있습니다. LG AI연구원은 사용자 행동 패턴을 학습해 문제를 해결하는 거대행동모델에 기반한 AI 에이전트 개발을 목표로 하며, LLM 플랫폼 기업 올거나이즈는 사용자의 질문에 맥락을 파악하고 답을 찾기 위해 역질문이 가능한 ‘에이전트 RAG’를 자사의 LLM 플랫폼 ‘알리(Alli)’에 탑재할 예정이라고 합니다.


[기고]혁신의 새로운 물결 'RAG' [머니투데이]

 

이창수 올거나이즈 대표는 위 기고문을 통해 RAG 기술로 최적의 AI 에이전트를 구현할 수 있다고 설명합니다. RAG는 저희 홈페이지에 올렸던 ‘IT 용어’에서도 다룬 기술 용어인데요. 생성형 AI의 환각 현상을 최소화할 수 있는 검색증강생성 기술입니다.

AI 에이전트에 RAG를 접목하면 문제 해결을 위해 단순히 정보를 검색해 알려주는 행위를 넘어 사용자와의 상호작용을 가능케해 질문의 의도를 명확히 합니다. 생성형 AI를 한 번이라도 사용해 봤다면 엉뚱한 답변을 받은 경험을 해봤을 텐데요. 이는 AI가 학습하지 않았거나 모순된 내용을 질문했을 때 나타나는데, RAG가 이를 바로잡을 수 있다는 것입니다.


그간의 IT 기술 변화의 속도를 되짚어보면 생성형 AI처럼 AI 에이전트 역시 우리 일상에 익숙하게 스며들 날이 머지않아 보입니다. AI의 연구개발에 상당한 비용이 소모되고 있는 만큼 업계는 이를 생산적으로 활용할 수 있는 모델 개발에 더욱 집중할 것이기 때문입니다. 2025년에는 AI 에이전트의 수준을 어디까지 끌어낼 수 있을지, 어떤 산업 분야에서 우선적으로 활발히 사용될지 지켜보면 좋을 것 같습니다.

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